摘要
尺寸测量作为工业流水线中有着至关重要的地位。在生产过程中不可避免会产生零件的缺陷与瑕疵，这时就可以通过对产品尺寸的测量来把控工件的质量以及及时区分出劣质与不合格产品。传统人工测量法精确度低、效率低，已不符合自动化工业流水线的要求。而机器视觉有着高效率、高精准度等特点，已在自动检测领域独占鳌头。本文主要研究的内容为基于机器视觉提供一套平台系统用于对工件尺寸进行识别。
首先对图像的噪声及降噪进行研究，分析图像噪声类型以及对比不同滤波方法对不同种类噪声的降噪效果。然后就本次实验的具体图像的噪声类型提出一种自适应中值滤波器进行滤波。
其次是边缘提取，本文基于Canny算子提出了一种优化的边缘提取算法。即将Canny算子中的高斯滤波依据主要使用场景改为中值滤波，以及基于局部的梯度确定高低阈值。
在尺寸识别中还有一个重要的内容就是圆的识别。本文运用的原理是霍夫圆检测，在边缘识别之后用Sobel算子进行卷积，并沿梯度方向遍历边缘点，计算霍夫坐标系中相交的点并设定阈值，大于改阈值就将它认作为是圆。
最后搭建了尺寸识别系统平台，并对实验数据进行分析，均能满足生产需求。
关键词：机器视觉；尺寸测量；边缘提取；亚像素
目录
摘要I
Abstract II
目录III
第一章绪论1
1.1引言1
1.2研究背景1
1.3研究现状3
1.4论文结构4
第二章尺寸测量系统框架设计及图像预处理6
2.1尺寸测量系统的框架设计6
2.2图像的存储格式7
2.2.1 JPEG图像存储格式7
2.2.2 BMP图像存储格式8
2.3图像预处理10
2.3.1图像降噪10
2.3.2自适应中值滤波器12
2.4本章小结14
第三章轮廓提取以及尺寸测量算子15
3.1需求以及难点分析15
3.2机器视觉测量方案16
3.3改进的Canny边缘提取算法17
3.3.1轮廓边缘检测17
3.3.2边缘检测算子19
3.3.3改进的Canny边缘提取算法20
3.4圆识别算子24
3.4.1霍夫直线变换25
3.4.2霍夫圆变换26
3.5本章小结27
第四章尺寸测量与系统的搭建28
4.1尺寸测量算子28
4.2尺寸测量算子29
结论34
1.论文工作总结34
2.工作展望34
参考文献35
致谢37
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